Semi-automated classification of colonial Microcystis by FlowCAM imaging flow cytometry in mesocosm experiment reveals high heterogeneity during seasonal bloom
Notice bibliographique
Résumé
A machine learning approach was employed to detect and quantify Microcystis colonial morphospecies using FlowCAM-based imaging flow cytometry. The system was trained and tested using samples from a long-term mesocosm experiment (LMWE, Central Jutland, Denmark). The statistical validation of the classification approaches was performed using Hellinger distances, Bray-Curtis dissimilarity, and Kullback-Leibler divergence. The semi-automatic classification based on well-balanced training sets from Microcystis seasonal bloom provided a high level of intergeneric accuracy (96-100%) but relatively low intrageneric accuracy (67-78%). Our results provide a proof-of-concept of how machine learning approaches can be applied to analyze the colonial microalgae. This approach allowed to evaluate Microcystis seasonal bloom in individual mesocosms with high level of temporal and spatial resolution. The observation that some Microcystis morphotypes completely disappeared and re-appeared along the mesocosm experiment timeline supports the hypothesis of the main transition pathways of colonial Microcystis morphoforms. We demonstrated that significant changes in the training sets with colonial images required for accurate classification of Microcystis spp. from time points differed by only two weeks due to Microcystis high phenotypic heterogeneity during the bloom. We conclude that automatic methods not only allow a performance level of human taxonomist, and thus be a valuable time-saving tool in the routine-like identification of colonial phytoplankton taxa, but also can be applied to increase temporal and spatial resolution of the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».